«word-embeddings» etiketlenmiş sorular

Bu iki kaynaktan NCE'yi (bir aday örnekleme şekli) okudum: Tensorflow yazımı Orjinal kağıt Birisi bana şu konuda yardımcı olabilir: NCE'nin nasıl çalıştığının basit bir açıklaması (Yukarıdakileri ayrıştırmanın ve anlamanın zor olduğunu gördüm, bu yüzden orada sunulan matematiğe yol açan sezgisel bir şey harika olurdu) Yukarıdaki 1. maddeden sonra, bunun Negatif …

32 deep-learning  tensorflow  word-embeddings  sampling  loss-function 

Bu daha genel bir NLP sorusu gibi. Word2Vec yani gömülü bir kelimeyi eğitmek için uygun girdi nedir? Bir makaleye ait tüm cümleler bir korpus'ta ayrı bir belge mi olmalı? Yoksa her makale söz konusu corpus'ta bir belge mi olmalı? Bu sadece python ve gensim kullanan bir örnektir. Corpus cümleye göre …

22 nlp  word-embeddings 

"Ben açtığınızda: bir cümle Verilen ?? kapıyı otomatik ısıtma başlar" Olası kelimelerin listesini almak istiyorum ?? bir olasılıkla. Word2vec modelinde kullanılan temel kavram, çevreleyen bağlamda verilen bir kelimeyi "tahmin etmektir". Model oluşturulduktan sonra, tahmin görevimi yeni cümleler üzerinde gerçekleştirmek için doğru bağlam vektörleri işlemi nedir? Basitçe doğrusal bir toplam mıdır? …

20 nlp  predictive-modeling  word-embeddings 

Kelimelerin anlambilimsel benzerliğini bulmanın en iyi yolu nedir? Word2Vec iyidir, ancak ideal değildir: # Using the 840B word Common Crawl GloVe vectors with gensim: # 'hot' is closer to 'cold' than 'warm' In [7]: model.similarity('hot', 'cold') Out[7]: 0.59720456121072973 In [8]: model.similarity('hot', 'warm') Out[8]: 0.56784095376659627 # Cold is much closer to …

20 nlp  word-embeddings  word2vec  nltk 

Ben gensim doc2vec ile cümleler / paragraflar / belgeleri nasıl etiketlemek (etiket) merak ediyorum - pratik bir bakış açısından. Her cümlenin / paragrafın / belgenin kendine özgü etiketi (örneğin "Sent_123") olması gerekiyor mu? "Hangi sözcüklerin veya cümlelerin" Sent_123 "etiketli tek bir cümleyle en çok benzediğini söylemek istiyorsanız bu yararlı görünüyor. …

17 machine-learning  text-mining  word-embeddings  word2vec 

corr()Orijinal bir df dışında bir df oluşturun . corr()Df 70 X 70 çıktı ve ısı haritası görselleştirmek mümkün değildir ... sns.heatmap(df). Göstermeye çalışırsam corr = df.corr(), tablo ekrana sığmaz ve tüm korelasyonları görebilirim. Boyutundan dfbağımsız olarak tümünü yazdırmanın veya ısı haritasının boyutunu kontrol etmenin bir yolu var mı ?

17 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Word2vector modelini kullanmak ve eğitmek için Python'da Gensim Kütüphanesi kullanıyorum. Son zamanlarda, model ağırlıklarımı (GoogleNewDataset önceden eğitilmiş modeli) gibi önceden eğitilmiş word2vec modelleriyle başlatmaya bakıyordum. Birkaç haftadır bununla mücadele ediyorum. Şimdi, gesim'de, modelimin ağırlıklarını önceden eğitilmiş model ağırlıklarıyla başlatmama yardımcı olabilecek bir işlev olduğunu araştırdım. Bu aşağıda belirtilmiştir: reset_from(other_model) Borrow …

14 python  nlp  word-embeddings  word2vec  gensim 

Ben bir uygulama prototip ve bazı oluşturulan cümleler üzerinde şaşkınlık hesaplamak için bir dil modeline ihtiyacım var. Python'da kolayca kullanabileceğim eğitimli bir dil modeli var mı? Gibi basit bir şey model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

Word2vec gensim modeli üzerinde çalışıyordum ve gerçekten ilginç buldum. Modelle kontrol edildiğinde bilinmeyen / görünmeyen bir kelimenin nasıl eğitimli modelden benzer terimleri alabileceğini bulmakla meşgul oldum. Mümkün mü? Bunun için word2vec değiştirilebilir mi? Ya da eğitim topluluğunun benzerliklerini bulmak istediğim tüm kelimelere sahip olması gerekir.

11 nlp  deep-learning  word-embeddings  unsupervised-learning 

Dağılım gösteriminin benzer bağlamda ortaya çıkan kelimelerin benzer anlamlara sahip olma eğiliminde olduğu dağılım hipotezine dayandığını okudum. Word2Vec ve Doc2Vec'in her ikisi de bu hipoteze göre modellenmiştir. Ama, orijinal kağıt, hatta başlıklı edilir Distributed representation of words and phrasesve Distributed representation of sentences and documents. Yani, bu algoritmalar dağılımsal temsile …

10 nlp  word-embeddings  terminology  word2vec 

Ben bir metin paragrafı verilen onu kategorize ve bağlam tanımlamak mümkün olacak bir sistem tasarlamak için arıyorum: Kullanıcı tarafından oluşturulan metin paragrafları (yorumlar / sorular / cevaplar gibi) ile eğitilir Eğitim setindeki her bir öğe ile etiketlenir. Örneğin ("kategori 1", "metin paragrafı") Yüzlerce kategori olacak Böyle bir sistem kurmak için …

10 neural-network  text-mining  multiclass-classification  word-embeddings 

Farklı kaynaklarda bahsedilen aynı kelime arasındaki farkı karşılaştırmak istiyorum. Yani, yazarlar "demokrasi" gibi kötü tanımlanmış sözcükleri kullanmalarında nasıl farklılık gösterirler. Kısa bir plan "Demokrasi" terimini anlatan kitapları düz metin olarak alın Her kitapta, yerini democracyiledemocracy_%AuthorName% word2vecBu kitaplarda bir model eğitin Arasındaki mesafeyi hesaplayın democracy_AuthorA, democracy_AuthorBve diğer relabeled "demokrasi" bahseder Böylece …

10 text-mining  word-embeddings 

Duygu analizi yapmaya çalışıyorum. Kelimeleri sözcük vektörlerine dönüştürmek için word2vec modelini kullanıyorum. 'Cümleler' adlı bir listedeki tüm cümleleri kullandığımı ve bu cümleleri aşağıdaki gibi word2vec'e geçirdiğimi varsayalım: model = word2vec.Word2Vec(sentences, workers=4 , min_count=40, size=300, window=5, sample=1e-3) Kelime vektörleri için çaylak olduğum için iki şüphem var. 1- Özellik sayısının 300 olarak …

9 machine-learning  deep-learning  word-embeddings  word2vec  sentiment-analysis